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发表于 2025-12-13 18:36:18 股吧网页版 发布于 甘肃
【一表看懂】谁在掌控AI算力的咽喉?

【一表看懂】谁在掌控AI算力的咽喉?

光通信产业链高景气,如何把握机会?谁在掌控AI算力的咽喉?

光模块上游“卡脖子”环节深度解析:谁在掌控AI算力的咽喉?

2025年12月13日 

  光模块产能扩张的最大制约来自上游核心零部件,特别是光芯片、法拉第旋转片等关键器件。这些零部件的技术壁垒高、扩产周期长,全球供应商高度集中,形成了严重的供给约束。

  一、法拉第旋光片:光模块的"心脏瓣膜"

  在800G/1.6T光模块的微型世界里,法拉第旋光片如同心脏瓣膜般精密控制着光信号的流向。这个厚度仅0.5mm的晶体薄片,却承载着整个光通信系统的稳定性命脉。全球90%的市场被美国Coherent(原II-VI)和日本Granopt垄断,两家公司每月合计供应10万片晶圆,每片可切割400个隔离器。2025年Coherent突然宣布停止对外销售,直接导致全球供应量腰斩,价格从120美元飙升至175美元,涨幅达45.8%。

  国产突围三剑客:

  1. 福晶科技(002222):国内唯一量产TGG/TSAG磁光晶体的企业,其法拉第旋光片良率已突破70%。2025年11月实现月产2000片,年底扩至5000片,2026年规划1万片产能。产品通过英伟达认证,进入供应链核心圈层。

  2. 东田微(301183):国内首条法拉第旋光片产线拥有者,2025年产能达8000万片,江西基地规划1.2亿片产能。其小片产品(适配1.6T)溢价高达300%,二线厂商已接受二次涨价。客户覆盖中际旭创、谷歌等头部企业。

  3. 长飞光纤(601869):实现"晶体-隔离器-模块"全产业链布局,子公司自产TGG晶体市占率30%。2024年隔离器产能1580万件,全球占比38.5%,与华为联合开发CPO用微型隔离器。

  二、光芯片:信息高速公路的"基因编码"

  如果说法拉第旋光片是物理开关,光芯片则是决定信号质量的"基因编码"。800G光模块需要25G EML激光器芯片,而全球仅Lumentum、II-VI等5家企业能稳定量产。国内源杰科技100G EML芯片刚通过验证,长光华芯的硅光激光器仍在实验室阶段,技术代差明显。

  破局者图谱:

  源杰科技(688498):国内唯一量产25G DFB激光器的企业,2025年数据中心业务暴增10倍。100G EML芯片良率突破60%,200G研发进度领先同行两年,客户包括华为、中兴。

  仕佳光子(688313):硅光晶圆市占率超40%,AWG芯片良率达95%。其无源器件在1.6T模块中成本占比提升至25%,正在攻克薄膜铌酸锂调制器技术。

  光迅科技(002281):唯一实现10G-1.6T全系列光芯片量产的国企,2025年自供率提升至30%。硅光芯片良率突破80%,CPO方案已送样英伟达。

  三、产业链博弈:一场精密的"卡位战"

  在苏州工业园区的某个无尘车间里,天孚通信的工程师正在调试纳米级镀膜设备。他们生产的FAU透镜精度达到头发丝的1/100,这种"光学针尖上的舞蹈"决定了光模块的传输效率。而隔壁的剑桥科技,正为1.6T硅光模块的封装良率焦头烂额——每提升1%的良率,就能节省千万级成本。

  核心矛盾解析:

  技术代差:Coherent的法拉第旋光片专利封锁持续到2030年,国内企业需绕开专利壁垒开发新型晶体结构。

  产能陷阱:法拉第旋光片扩产需2年时间培育晶体生长炉,而光模块厂商的扩产周期仅6个月,形成"玻璃瓶里装汽油"的供需错配。

  生态重构:中际旭创通过自研硅光芯片将隔离器用量减少30%,倒逼上游材料商加速创新。

  四、投资启示:在"卡脖子"处寻找黄金机会

  当Coherent的工程师在德州工厂监控旋光片生产时,中国企业家们正在实验室里进行第217次晶体生长实验。这场静默的较量中,天孚通信的1.6T光引擎良率已达92%,东田微的江西基地即将投产,源杰科技的100G芯片开始批量供货——每个突破都在重塑全球产业链格局。

  重点标的:

  天孚通信:光器件"卖水人",1.6T光引擎市占率25%,CPO配套产品毛利率超50%。

  东田微:隔离器产能扩张最快标的,2026年净利润弹性或达10倍。

  福晶科技:法拉第旋光片国产化核心,2026年该业务营收或突破10亿。

  在这个由纳米级晶体和硅光芯片构筑的新战场,每一次技术突破都是对全球供应链的重构。当AI算力需求撞上物理极限,那些在"卡脖子"环节实现突破的中国企业,正在书写属于这个时代的科技逆袭故事。

  五、光模块在AI数据中心中的具体作用及其对整体系统性能的影响是什么?

  光模块在AI数据中心中承担着连接服务器节点、交换机以及存储设备之间的高速数据传输任务,是实现大规模并行计算和分布式训练的基础保障。在AI训练场景下,成千上万的GPU需频繁同步梯度,对网络带宽、延迟和量提出极高要求。若光模块速率不足或稳定性差,将导致通信瓶颈,严重影响训练效率甚至造成算力浪费。例如,从400G升级至800G光模块,可在不增加物理链路数量的前提下翻倍传输能力,显著降低单位比特传输成本和功耗。此外,先进光模块采用相干技术、硅光集成和共封装光学方案,有助于缩小体积、提高端口密度并减少信号衰减。这不仅提升了机柜空间利用率,也增强了系统的可维护性和能效比。因此,高性能光模块的存在直接决定了AI集群的扩展能力、训练速度和运营经济性,已成为制约整体系统性能的关键变量之一。


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